NLP課程：nlp基礎word processing
以下是我的學習筆記，以及總結，如有錯誤之處請不吝賜教。 自然語言處理髮展： 在網上看了很多文章都沒有屢清楚LDA、n-gram、one-hot、word embeding、word2vec等等的關係，直到看到這篇文章：參考1 要分清楚兩個概念：語言模型和詞的表示 語言模型：分爲文法語言和統計語言，我們現在常說的語言模型就是統計語言，就是把語言（詞的序列）看作一個隨機事件，並賦予相應的概率來描述其屬
相關文章
- 1. NLP基礎之——Word Vectors and Word Senses
- 2. NLP(6): Syntactic Processing
- 3. NLP基礎
- 4. NLP基礎之——Contextual Word Representations and Pretraining
- 5. NLP基礎：HMM
- 6. fasttext for word nlp
- 7. nlp基礎科普（一）
- 8. NLP——數學基礎
- 9. NLP基礎之sequence2sequence
- 10. 詞向量 Word Vectors#NLP系列課02
- 更多相關文章...
- • Kotlin 基礎語法 - Kotlin 教程
- • Scala 基礎語法 - Scala教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
